Compartir a través de


Medición del impacto en los clientes

Hay varias maneras de medir el impacto en los clientes. Este artículo le ayudará a definir métricas empresariales para validar las hipótesis que surgen de un trabajo para crear con la empatía con los clientes.

Métricas estratégicas

La metodología de estrategia analiza las motivaciones y los resultados empresariales. Estos procedimientos proporcionan un conjunto de métricas empresariales con las que probar el impacto para los clientes. Cuando la innovación es correcta, los resultados están en consonancia con los objetivos estratégicos.

¿Qué son las métricas en la empresa? Las métricas empresariales son métricas cuantificables que se usan para realizar un seguimiento y evaluar un objetivo empresarial específico. Antes de establecer métricas de aprendizaje sobre el impacto en los clientes, defina un pequeño número de métricas estratégicas a las que quiera que afecte esta innovación. Por lo general, las métricas estratégicas están en línea con una o varias de las áreas de resultados siguientes:

Documente las métricas empresariales y realice un seguimiento de su impacto con frecuencia. No espere resultados de ninguna de estas métricas durante varias iteraciones. Para obtener más información sobre cómo establecer y alinear las expectativas entre las partes implicadas, consulte Compromiso con la iteración.

Aparte de la motivación y las métricas de los resultados empresariales, este artículo se centra en las métricas de aprendizaje diseñadas como guía para la detección transparente y las iteraciones centradas en el cliente. Para más información, consulte Compromiso con la transparencia.

Métricas de aprendizaje

Cuando comparta la primera versión de un producto mínimo viable (MVP) con un cliente, no habrá ningún impacto en las métricas estratégicas. Después de varias iteraciones, es posible que el equipo todavía esté lidiando para cambiar los comportamientos lo suficiente para que afecten a las métricas estratégicas. Durante los procesos de aprendizaje, como los ciclos de crear-medir-aprender, considere la posibilidad de adoptar métricas de aprendizaje. Estas mejoran las oportunidades de seguimiento y aprendizaje.

Métricas de flujo y aprendizaje del cliente

Si una solución de MVP valida una hipótesis centrada en el cliente, la solución impulsará algún cambio en el comportamiento de los clientes. Estos cambios de comportamiento en los cohortes del cliente deben mejorar los resultados empresariales. Cambiar el comportamiento del cliente es un proceso. Cada paso proporciona una oportunidad para medir el impacto. El equipo de adopción puede mantener el aprendizaje a lo largo de todo el proceso y crear una solución mejor.

El aprendizaje de los cambios en el comportamiento del cliente comienza con la asignación del flujo que espera ver de una solución de MVP.

Flujo de cliente usado para determinar las métricas de aprendizaje

En la mayoría de los casos, el flujo de cliente tiene un punto inicial fácil de definir y no más de dos puntos finales. Entre los puntos inicial y finales hay varias métricas de aprendizaje que se usarán como medidas en el bucle de comentarios. Estos son los pasos para medir el impacto en el cliente mediante el flujo de cliente:

  • Punto inicial (desencadenador inicial): el punto inicial es el escenario que desencadena la necesidad de esta solución. En el caso de una solución que se crea con la empatía de los clientes, ese desencadenador inicial debe animar al cliente a probar la solución MVP.
  • Pasos de la solución: los pasos necesarios para llevar al cliente desde el desencadenador inicial hasta la obtención de un resultado correcto. Cada paso genera una métrica de aprendizaje basada en la decisión del cliente para pasar al siguiente paso.
  • Necesidad del cliente satisfecha: una solución que satisface las necesidades de un cliente valida la hipótesis.
  • Adopción individual conseguida: si el cliente vuelve a la solución la próxima vez que encuentra el desencadenador, se ha logrado la adopción individual.
  • Indicador de resultados empresariales: cuando un cliente se comporta de una manera que contribuye al resultado empresarial definido, se observa un indicador de resultado empresarial.
  • Innovación verdadera conseguida: cuando los indicadores de resultados empresariales y la adopción individual se producen en la escala deseada, se ha conseguido una verdadera innovación.

Cada paso del flujo de cliente genera métricas de aprendizaje. Después de cada iteración (o versión), se prueba una nueva versión de la hipótesis. Al mismo tiempo, se prueban los retoques de la solución para reflejar los ajustes de la hipótesis. Cuando los clientes siguen el trazado prescrito en cualquier paso determinado, se registra una métrica positiva. Cuando los clientes se desvían del trazado prescrito, se registra una métrica negativa.

Estos contadores de alineación y desviación crean métricas de aprendizaje. Es necesario registrarlas y realizar su seguimiento a medida que el equipo de adopción de la nube progresa hacia la consecución de los resultados empresariales y la verdadera innovación. En el apartado sobre el aprendizaje con los clientes, analizaremos las maneras de aplicar estas métricas empresariales para aprender y crear soluciones mejores.

Agrupación y observación de los asociados cliente

La primera medida para definir las métricas de aprendizaje es la definición del asociado cliente. Cualquier cliente que participe en ciclos de innovación se califica como asociado cliente. Para medir el comportamiento con precisión, debe utilizar un modelo de cohorte para definir los asociados cliente. En este modelo, los clientes se agrupan para mejorar la comprensión de sus respuestas a los cambios en el MVP. Estos grupos de impacto en los clientes suelen ser similares a los siguientes:

  • Grupo de experimento o enfoque: agrupación de clientes basada en su participación en un experimento específico diseñada probar los cambios con el tiempo.
  • Segmento: Agrupación de los clientes por el tamaño de la empresa.
  • Vertical: agrupación de clientes por el sector vertical que representan.
  • Datos demográficos individuales: agrupación de clientes basada en datos demográficos personales, como la edad o la ubicación física.

Estas agrupaciones le ayudan a validar las métricas de aprendizaje en las secciones transversales de los clientes que deciden asociarse con usted durante los trabajos de innovación. Todas las demás métricas deben derivarse de la agrupación de clientes definible.

Pasos siguientes

A medida que se acumulan métricas de aprendizaje, el equipo puede empezar a aprender con los clientes.

Algunos de los conceptos de este artículo se basan en temas descritos en el libro The Lean Startup, escrito por Eric Ries.